Cosa succede quando una rete smette di crescere per layer e inizia a evolvere in modo continuo? In questo talk, a bordo della mia macchina, vi porto dalle derivate alle Neural ODE per scoprirne funzionamento, punti di forza, limiti e una piccola applicazione pratica.
Belle le reti neurali quando i layer sono discreti, vero? Ma quando sono infiniti… che succede? Succede che la mia macchina ed io ci siamo guardati, abbiamo messo in moto… e siamo partiti a esplorare un territorio nuovo.
In questo talk ti porto con noi: saliamo insieme sulla mia macchina per un viaggio che parte da derivate e integrali, attraversa le equazioni differenziali e i metodi numerici, con destinazione Neural ODE. Un percorso per scoprire cosa succede quando un modello non cresce più per layer, ma si trasforma in modo continuo nel tempo.
Vedremo come funziona una Neural ODE, quali sono i suoi punti di forza e di debolezza, e mostreremo una piccola applicazione pratica.
Sono laureato in Ingegneria Informatica presso l’Università dell’Aquila. La mia passione è la ricerca, in particolare nel Machine Learning e nell’Evolutionary Computation. Lavoro come Machine Learning Engineer nel settore IT, occupandomi di sicurezza e difesa.
Spinto dalla curiosità e dalla voglia di imparare, mi sono avvicinato al mondo dei Dev Talks, dove amo condividere conoscenza e confrontarmi con la community tech. Il mio obiettivo è ispirare e coinvolgere gli altri con lo stesso entusiasmo che guida il mio lavoro, favorendo discussioni che spingano oltre i confini della tecnologia.
Il mio blog personale: https://www.lucadivita.it/